数据治理数字化转型
谈谈数字化转型,各位可根据现状对号入座。目前大的背景是业务拉动数据的中级阶段,但未来的方向一定是数据拓展业务。数字化转型道远,没有谁敢说自己完成了数字化转型,因为业务在变、数据在变、***在变、流程在变、******在变,一切都在变。在这条路上应该以终为始,走一步看三步,因为极有可能当你走到第三步的时候却发现步走错了。
派客动力数据治理
用户可利用有效的数据分类方法,依据自身业务特点对内部数据进行归类处理,不仅能够清晰地梳理数据资产,更合理地使用、维护和扩充数据,还可以在业务层面加深数据的辨识度,无论是对数据实现规范化管理,还是在业务架构层面对应用系统进行“通拆并砍”,都能够做到有迹可循,有理可依。数据分级是指采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异,并确定数据级别。数据分级有助于用户根据数据不同级别,确定数据的对外开放程度,以及在其生命周期的各个环节应采取的安全防护策略和管控措施,进而提高数据管理和安全防护水平,确保数据的完整性、保密性和可用性。
数据治理让数据更安全
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性,都要做数据安全,也知道数据安全的几种思路方法,然而真正要做的时候,却发现根本无从下手,只能参考其它同类企业,人家采购了什么,自己就采购什么,或者监管机构要求做什么,就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用,或者究竟能派上多大用场,没人能说得清。其实,造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知,解决了数据认知问题,数据安全的落地便是水到渠成的了。所以,与其谈论该如何做数据安全,不如谈谈该如何提升数据认知能力。
数据治理数据***
派客动力***系统采用的静态***方式,可以从元数据、数据的角度在海量业务系统的数据中快速发现敏感数据,并***敏感数据的存储与分布,统计敏感数据量级。并且支持用户自定义发现规则、通过设置敏感字段对企业系统中的表和列进行扫描***,利用专门的***算法对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、随机化等处理,将敏感数据转化为虚构数据,隐藏了真正的隐私信息,为数据的安全使用提供了基础保障。同时***后的数据可以保留原有的数据特征与分布,无需改变相应的业务逻辑,实现了企业低成本、、安全的使用生产的隐私数据。
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